III.5Управление персоналом и организацией

MyModelsMerge-7b — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. В состав слияния вошли liminerity/M7-7b и модели Kukedlc, включая Neural4gsm8k, Jupiter-k-7B-slerp, NeuralMaxime-7B-slerp, NeuralFusion-7b-Dare-Ties, Neural-Krishna-Multiverse-7b-v3, NeuTrixOmniBe-DPO и NeuralSirKrishna-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralPipe-9B-merged — объединённая языковая модель автора mlabonne, созданная с помощью mergekit из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 8,9 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст, в том числе в диалоговом формате. Модель предназначена для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. В README указан метод объединения passthrough: слои 0–31 взяты из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218, а слои 24–31 добавлены из NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_CalmeInex12 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/CalmeInex12-7B. В карточке указаны архитектура Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-relaser на Hugging Face совпадает с карточкой Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-laser, поэтому описание составлено по ней. NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenBuddy Gemma 7B v19.1 4k — OpenBuddy-разработка на базе дообученной текстовой модели Google Gemma 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 8,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста: её можно использовать для ответов на вопросы, ведения многоязычного чата и создания текстовых ответов. В метаданных указаны языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский; контекстная длина — 8192 токена. Модель предназначена для обычных текстовых диалогов и генерации. Она может выдавать ошибочные, вредные, оскорбительные или нежелательные ответы, поэтому её не следует применять в критически важных сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и значимые финансовые или юридические решения. Модель предоставляется без гарантий; базовая Gemma распространяется на условиях Gemma Terms of Use.

OpenChat v3.1 — языковая модель, разработанная командой OpenChat и созданная методом supervised fine-tuning на диалогах ShareGPT с особой стратегией кондиционирования и взвешенной функцией потерь. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая ответы. Максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста в приложениях, где нужна открытая разговорная LLM. README сообщает о тестировании на AlpacaEval и MT-bench, но результаты этих бенчмарков не гарантируют качество во всех задачах. Модель может ошибаться и выдумывать сведения; также отмечены ограничения в сложных рассуждениях, математике и программировании. Модель распространяется по лицензии Llama 2 Community License, допускающей коммерческое использование на её условиях. Для высокопроизводительного развертывания README рекомендует OpenChat API-сервер на базе vLLM; указанные требования к GPU относятся к этому способу запуска.

PandafishHeatherReReloaded — объединённая модель для генерации текста, созданная MysticFoxMagic методом slerp с помощью LazyMergekit на основе MysticFoxMagic/HeatherSpell-7b и ichigoberry/pandafish-2-7b-32k. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; при объединении использована точность bfloat16. В метаданных указана лицензия, но её условия здесь не раскрыты.

PasticheAlloyingotneoy-7B — созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием двух моделей: CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo и nlpguy/AlloyIngotNeoY. Для слияния применён метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; итоговая модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текстовые запросы и может использовать контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Proto-Harpy-Spark-v0.1-7B — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная Jacoby746. Она создана методом SLERP с помощью mergekit на основе SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и uukuguy/speechless-instruct-mistral-7b-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель может применяться для текстового общения, следования инструкциям и генерации ответов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 43,33 и BBH 26,91, однако подробности протокола оценки и дополнительные результаты в доступной карточке ограничены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели SouthMemphis/Saiga на Hugging Face совпадает с карточкой IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged, поэтому описание составлено по ней. IlyaGusev/saiga_mistral_7b_merged — объединённая версия модели семейства Mistral, предназначенная для генерации текста. По метаданным это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что существуют версии GGUF и квантизации TheBloke, но данный репозиторий содержит веса PyTorch. Модель ориентирована на русскоязычные запросы; метаданные связывают её с русскоязычными наборами инструкций и диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций на русском языке. Лицензия — Apache-2.0. README не раскрывает, какие именно модели были объединены и как выполнялось слияние.

Salamander-24B-v1 — разговорная языковая модель Naphula, опубликованная как Checkpoint 82. Это слияние Della нескольких моделей на базе Mistral, включая варианты 2501, 2506 и 2509, а также Fallen Mistral 2503. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных заявлена поддержка чата. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 23,4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. README сообщает, что в начальных тестах модель не отказывала в ответах; это наблюдение не заменяет систематическую оценку поведения и безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

samantha-mistral-instruct-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-mistral-instruct-7b методом SLERP. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы и генерирует текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на инструкции, вопросов и ответов и генерации текста в интерактивных сценариях. Репозиторий распространяется в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают поддержку чата; дополнительных специализированных задач карточка не заявляет.

Модель sfm_filtered_e2e_alignment-1k_2k_3k_4k_5k_weightedavg_merge — объединение предобученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit и метода Linear. В качестве базовой при слиянии использована контрольная точка global_step5000; также включены контрольные точки global_step1000, global_step2000, global_step3000 и global_step4000 из серии filtered_e2e_alignment. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 16 384 токена. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Карточка не сообщает о специальных прикладных областях или языках, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия и конкретные ограничения качества в предоставленных данных не описаны.

Gunulhona/Strom-Llama-Merge — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit. В слиянии использованы Meta-Llama-3.1-8B и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B: слои 0–15 взяты из первой модели, а слои 16–31 — из второй. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель насчитывает 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её можно применять для ответов на вопросы, продолжения текста и создания черновиков на основе инструкций. В карточке не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о языках; модель основана на Llama 3.1 и помечена как conversational. Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку модель объединяет веса Meta-Llama-3.1-8B и Llama-3.1-Storm-8B, условия использования следует сверять с лицензиями исходных моделей.

T3qm7xNeuralsirkrishna_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamMulti_verse_model — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

typhoon-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и typhoon-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В состав слияния входят Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и typhoon-7b от SCB 10X. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специальные ограничения качества, поэтому их нельзя конкретизировать.

WestBeagle-7B — объединённая модель для генерации диалогового текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния mlabonne/NeuralBeagle14-7B и FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 75,22, включая 72,27 на AI2 Reasoning Challenge и 88,29 на HellaSwag. Модель лицензирована по CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не сообщает о специальных гарантиях качества или других ограничениях применения.

Wiederchat-7b-dpo — разговорная языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная mayflowergmbh как DPO-согласованное слияние трёх моделей с помощью LazyMergekit: mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo-laser и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Модель основана на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в диалоге; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты Mt-Bench-De: средняя оценка 7,61875, с более высокими оценками в категориях STEM и гуманитарных дисциплин, чем в математике и программировании. Это ориентиры из карточки, а не гарантия качества в конкретной задаче. Лицензия и сведения о поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют.

xDAN-SlimOrca — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная Azazelle. Она создана методом Slerp merge из xDAN-L1-Chat-RL-v1 и mistral-7b-slimorcaboros; в конфигурации слияния базовой моделью указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и диалогового текста, сочетая свойства двух исходных моделей. В карточке приведены результаты оценок на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — CC BY 4.0.

YamshadowInex12_Experiment27Yam — слитая языковая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей: automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment27Yam-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; её можно применять для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели yulan-team/YuLan-Base-12b на Hugging Face совпадает с карточкой yulan-team/YuLan-Chat-3-12b, поэтому описание составлено по ней. YuLan-Chat-3-12B — диалоговая большая языковая модель, разработанная исследователями Высшей школы искусственного интеллекта имени Гаолин при Народном университете Китая. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 11,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Она обучена с нуля на англоязычных, китайских и многоязычных данных, а затем дообучена на качественных англо-китайских инструкциях и данных о человеческих предпочтениях с помощью обучения по учебной программе. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована прежде всего на английский и китайский языки. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и преобразования текста. В карточке указана лицензия MIT. Модель может генерировать неожиданные ответы, включая предвзятое, дискриминационное или вредоносное содержание.

Zebrafish-linear-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0. Веса двух моделей объединены методом task arithmetic с равными коэффициентами; базовой указана liminerity/M7-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 требует указания авторства и ограничивает коммерческое использование.

braginpawel/zft-v4-34b-kto-1 — дообученная Pawel Bragin разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 34,2 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; модель обучена на базе braginpawel/zft-v4-34b с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Для запуска опубликованы веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. В карточке и метаданных не описаны специальные предметные области или отдельные ограничения качества; практические результаты могут зависеть от промпта и сценария применения.

ZraldAI v1.1 — сжатая дообученная версия Qwen3-8B от Zrald для генерации текста и диалогов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,6 млрд параметров с контекстом до 40 960 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель загружается через Transformers и предназначена для генерации ответов и ведения диалога.

Модель mt1234/1234456 — разговорная языковая модель, дообученная разработчиком mt1234 на базе unsloth/phi-4-unsloth-bnb-4bit с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где требуется получать текстовые ответы на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру класса LlamaForCausalLM и содержит 14,1 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 16 384 токена; в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch, а для использования указана лицензия Apache-2.0.

Adamus-7B-slerp — объединённая модель для генерации диалогового текста, созданная с помощью LazyMergekit из mlabonne/NeuralBeagle14-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. В метаданных указана архитектура Mistral с плотной структурой и классом MistralForCausalLM; размер модели — 7,1 млрд параметров, родной контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога. Описание базовой NeuralBeagle14-7B указывает на задачи следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации; эти возможности у объединённой модели отдельно не оценены. Объединение выполнено методом slerp, веса представлены в формате safetensors. Модель опубликована 3 июня 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Bald Eagle 7B — чат-модель на 7,1 млрд параметров, разработанная cookinai и дообученная на основе fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1. Авторы описывают её как попытку создать хорошо оптимизированную модель для диалога, используя высокоэффективные наборы данных в стиле Orca. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в чат-сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии CC BY-NC-ND 4.0: использование требует соблюдения условий атрибуции, запрещены коммерческое использование и распространение производных версий. Карточка не сообщает о конкретных языках обучения или оценках качества.

Barcenas-Qwen3.8-27B-Fable — плотная диалоговая модель на архитектуре Qwen3.5, созданная разработчиком Danielbrdz путём дообучения Qwen/Qwen3.8-27B на наборе saidutta69/fable-5-premium. В карточке она представлена как модель для генерации текста и работы с изображениями; поддерживает чат, а нативная длина контекста составляет 262 144 токена. В репозитории указано 22,3 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для диалогов и других задач генерации текста; разработчик отмечает, что обучение на данных чатов, дистиллированных из Claude Fable 5, призвано улучшить разговорные способности Qwen. Заявление о производительности, сопоставимой с GPT 5.6 Luna и более крупными моделями, приводится автором без результатов независимой оценки. Лицензия — Apache-2.0.

Модель heseltiNe — дообученная версия DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Она основана на плотной архитектуре Qwen3 и содержит 7,6 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель дообучали с помощью Unsloth и библиотеки TRL.